Стратегия двойной волатильности через канал выхода

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-01-31 10:24:00
Тэги:

Обзор

Стратегия двойного канала волатильности вычисляет средние, верхние и нижние полосы канала и использует индикаторы тренда и объема для определения направления и импульса рынка.

Логика стратегии

Основным показателем этой стратегии является статистически обоснованный канал волатильности линий свечей. Средняя полоса использует алгоритм скользящей средней, а верхняя и нижняя полосы используют средний истинный диапазон для динамического фиксирования границ колебаний цен. В то же время стратегия включает критерии DMI и объема, чтобы избежать ложных прорывов.

В частности, когда цена выходит из нижней рельсы в канал, линия +DI DMI превышает линию -DI и установленный эталон ADX, и объем торговли увеличивается, генерируется сигнал покупки.

Анализ преимуществ

Наибольшее преимущество данной стратегии заключается в том, что она позволяет зафиксировать основные направления прорыва цен. Двойной расчетный расчет может эффективно избежать боковых и шоковых рынков и уменьшить количество стоп-потерь.

Кроме того, введение вспомогательных показателей DMI и объема также играет хорошую роль фильтрации, избегая ложных сигналов.

Анализ рисков

Самый большой риск стратегии двойного прорыва заключается в том, что она не может судить о переломах на рынке. Если на рынке происходит перелом в форме буквы V, то точка остановки может быть легко задействована. Кроме того, неправильное настройка параметров также может негативно повлиять на торговую систему.

Для решения рисков, мы можем дополнительно оптимизировать параметры настройки и сузить стоп-потери, чтобы уменьшить риски.

Руководство по оптимизации

Стратегия также имеет большой потенциал для оптимизации, который может быть улучшен в следующих аспектах:

Оптимизация параметров, например, тонкая настройка длин DMI DI и ADX, настройки периода и мультипликатора каналов волатильности и т. д.
Увеличить условия фильтрации, например, комбинировать MACD и другие индикаторы, чтобы избежать ложных прорывов.
Внедрить автоматическое отслеживание получения прибыли и стоп-лосса для дальнейшего контроля рисков
Оптимизировать настройки параметров и правила фильтрации для различных продуктов

Резюме

В целом, стратегия двойного перехода волатильности канала является эффективной системой перехода. Она может эффективно определять направление и импульс основного тренда, и имеет большой потенциал в области оптимизации и контроля рисков. Если ее систематически улучшать и оптимизировать, стратегия может приносить стабильную прибыль в долгосрочной перспективе.

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Original Idea by: Wunderbit Trading

//@version=5
strategy('Keltner Channel ETH/USDT 1H', overlay=true, initial_capital=1000, pyramiding=0, currency='USD', default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.07)


/// TREND
ribbon_period = input.int(46, 'Period', step=1)

leadLine1 = ta.ema(close, ribbon_period)
leadLine2 = ta.sma(close, ribbon_period)

// p3 = plot(leadLine1, color= #53b987, title="EMA", transp = 50, linewidth = 1)
// p4 = plot(leadLine2, color= #eb4d5c, title="SMA", transp = 50, linewidth = 1)
// fill(p3, p4, transp = 60, color = leadLine1 > leadLine2 ? #53b987 : #eb4d5c)

//Upward Trend
UT = leadLine2 < leadLine1
DT = leadLine2 > leadLine1

///////////////////////////////////////INDICATORS

// KELTNER //
source = close
useTrueRange = input(true)
length = input.int(81, step=1, minval=1)
mult = input.float(2.5, step=0.1)

// Calculate Keltner Channel
ma = ta.sma(source, length)
range_1 = useTrueRange ? ta.tr : high - low
rangema = ta.sma(range_1, length)
upper = ma + rangema * mult
lower = ma - rangema * mult

plot(ma, title='Middle', color=color.new(color.orange, 0))
p1 = plot(upper, title='Upper', color=color.new(color.orange, 0))
p2 = plot(lower, title='Lower', color=color.new(color.orange, 0))
fill(p1, p2, transp=90)


// DMI INDICATOR //
adxlen = 10  // input(10, title="ADX Smoothing")
dilen = input(19, title='DI Length')
keyLevel = 23  // input(23, title="key level for ADX")
dirmov(len) =>
    up = ta.change(high)
    down = -ta.change(low)
    truerange = ta.rma(ta.tr, len)
    plus = fixnan(100 * ta.rma(up > down and up > 0 ? up : 0, len) / truerange)
    minus = fixnan(100 * ta.rma(down > up and down > 0 ? down : 0, len) / truerange)
    [plus, minus]

adx(dilen, adxlen) =>
    [plus, minus] = dirmov(dilen)
    sum = plus + minus
    adx = 100 * ta.rma(math.abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen)
    [adx, plus, minus]

[sig, up, down] = adx(dilen, adxlen)

benchmark = input.int(title='DMI Benchmark', defval=27, minval=1, step=1)

// plot(sig, color=color.red, title="ADX")
// plot(up, style=plot.style_histogram, color=color.green, title="+DI")
// plot(down, style=plot.style_histogram, color=color.red, title="-DI")
// plot(keyLevel, color=color.white, title="Key Level")

///////////////////////////////////////////////////////////


////////////////////////////////////////////////////Component Code Start

testStartYear = input(2019, 'Backtest Start Year')
testStartMonth = input(1, 'Backtest Start Month')
testStartDay = input(1, 'Backtest Start Day')
testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, 0, 0)

testStopYear = input(9999, 'Backtest Stop Year')
testStopMonth = input(12, 'Backtest Stop Month')
testStopDay = input(31, 'Backtest Stop Day')
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)

testPeriod() => true
///// Component Code Stop //////////////////////////////////////////

//////////////// STRATEGY EXECUTION //////////////////////////

//LONG SET UP
// Take Profit / Stop Loss
long_tp1_inp = input.float(4.5, title='Long Take Profit 1 %', step=0.1) / 100
long_tp1_qty = input.int(15, title='Long Take Profit 1 Qty', step=1)

long_tp2_inp = input.float(20, title='Long Take Profit 2%', step=0.1) / 100
long_tp2_qty = input.int(100, title='Long Take Profit 2 Qty', step=1)

long_take_level_1 = strategy.position_avg_price * (1 + long_tp1_inp)
long_take_level_2 = strategy.position_avg_price * (1 + long_tp2_inp)

long_sl_inp = input.float(4, title='Long Stop Loss %', step=0.1) / 100
long_stop_level = strategy.position_avg_price * (1 - long_sl_inp)


// STRATEGY CONDITION
// LONG
entry_long = open > lower and open < upper and close > upper and up > down and up > benchmark  //  and volume[0] > volume[1]
entry_price_long = ta.valuewhen(entry_long, close, 0)
SL_long = entry_price_long * (1 - long_sl_inp)
exit_long = close < lower or low < SL_long


// STRATEGY EXECUTION
if testPeriod()

    // LONG
    if UT
        strategy.entry(id='Long', direction=strategy.long, when=entry_long, comment='INSERT ENTER LONG COMMAND')
    strategy.exit('TP1', 'Long', qty_percent=long_tp1_qty, limit=long_take_level_1)  // PLACE TAKE PROFIT IN WBT BOT SETTINGS 
    strategy.exit('TP2', 'Long', qty_percent=long_tp2_qty, limit=long_take_level_2)  // PLACE TAKE PROFIT IN WBT BOT SETTINGS
    strategy.close(id='Long', when=exit_long, comment='INSERT EXIT LONG COMMAND')


//PLOT FIXED SLTP LINE
// LONG POSITION
plot(strategy.position_size > 0 ? long_take_level_1 : na, style=plot.style_linebr, color=color.new(color.green, 0), linewidth=1, title='1st Long Take Profit')
plot(strategy.position_size > 0 ? long_take_level_2 : na, style=plot.style_linebr, color=color.new(color.green, 0), linewidth=1, title='2nd Long Take Profit')
plot(strategy.position_size > 0 ? long_stop_level : na, style=plot.style_linebr, color=color.new(color.red, 0), linewidth=1, title='Long Stop Loss')

Больше